Интуитивное сочетание

Интуитивное сочетание

Введение: В этой статье мы постараемся представить концепцию совместимости, чтобы помочь вам понять ее основное значение, мотивы и простые сценарии применения.

• Совместная презентация

  Здесь я просто хочу отметить, что интуитивное определение сочетания не включает в себя строгое определение математических символов и строгое выведение формулы.

  Если вы заинтересованы, обратитесь к Википедии Cointegration.

  Почему мы должны быть равномерными/совместными?

  Если говорить о совместимости, то приходится говорить о стабильности.

  Проще говоря, стационарность - это то, что последовательность остается неизменной во времени, и это то, что нам очень нравится при анализе данных. Если набор данных временной последовательности является стабильным, это означает, что его средние значения и дифференциалы остаются неизменными, так что мы можем легко использовать некоторые статистические методы на последовательности.

  

  Фото: Википедия

  На рисунке выше, опирающаяся последовательность является плоской последовательностью, которую мы видим постоянно колеблющейся вокруг долгосрочного среднего значения, а опирающаяся последовательность является неплоской последовательностью, которую мы видим постоянно изменяющейся в течение долгосрочного среднего значения.

  Приведем пример применения: если цепочка цен на какое-либо имущество (или разница между двумя цепочками цен) является устойчивой, то после того, как оно отклонится от своего среднего значения, можно ожидать, что цена вернется к этому среднему значению в какой-то момент в будущем. Мы можем использовать это свойство для инвестирования, чтобы получить прибыль. Предположим, что долгосрочная средняя стоимость одной акции составляет 9 долларов, а ее стоимость сейчас составляет 8 долларов.

  Это последовательность цен на акции, которая имеет устойчивый характер:

  

  Если две группы последовательностей не являются плоскими, но их линейная комбинация позволяет получить плоский ряд, то мы можем сказать, что эти две группы данных временных последовательностей имеют совокупный характер, и мы также можем применить статистические свойства к последовательностям этой группы. Но нужно отметить, что совокупность не является корреляцией.

  Например, если два набора временных последовательностей имеют равномерное расхождение, мы можем инвестировать в соответствии с этим расхождением: когда цены на две акции слишком большие, мы ожидаем, что цены будут совпадать, поэтому покупаем низкоценные акции, продаем высокоценные акции, ожидая возвращения цены, и делаем обратную операцию, чтобы получить доход.

  Это то, откуда берутся пары торговли.

• Устойчивость и методы проверки

  Строго говоря, стабильность может быть разделена на строго стационарную и слабую стабильность. Строго стабильная означает, что последовательность всегда имеет неизменную распределенную функцию, а слабая стабильность - описательную статистику постоянных показателей последовательности. Все сильные стабильные последовательности удовлетворяют слабости, но обратное не происходит.

  

  Приведите пример.

  Первое, что нужно отметить, это то, что соотношения соотношений не являются соотношениями. Импорт numpy как np Импорт панды как pd import сеаборн Импорт статистических моделей import matplotlib.pyplot как plt from statsmodels.tsa.stattools import coint

  Структура данных

  Во-первых, мы составили две группы данных, каждая из которых имеет длину 100. Первая группа данных составляет 100 плюс один понижающийся тренд плюс стандартное нормальное распределение. Вторая группа данных составляет 30 плюс дополнительное стандартное нормальное распределение на основе первой группы данных.

  

  

  Очевидно, что обе эти группы данных неравномерны, поскольку средние значения изменяются с течением времени. Но обе эти группы данных имеют совпадение, поскольку их последовательность расхождений равна:

  График ((Y-X); plt.axhline (((Y-X).mean ((),color=red, линейный стиль=""); plt.xlabel ((Time); plt.ylabel ((Price); plt.legend (([Y-X, Mean]);

  

  На рисунке выше можно увидеть, что синяя линия постоянно колеблется вокруг среднего значения.

• Маленький узел

  Если бы объединение было понятно исключительно с математической точки зрения, то оно было бы более сложным, и в последующие уроки количественного анализа это будет затронуто. Мы просто сделали простое представление на уровне понимания (level-0) с целью лучше объединить объединение с практическими приложениями.

Поделитесь, перейдите от количественного класса к управлению вопросами.